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Data Engineering

Advanced 5 Steps Hours 37 Credits

Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites:

Cette quête exige la maîtrise avec les services de GCP, en particulier celles qui ont trait à travailler avec de grands ensembles de données. Il est recommandé que l'étudiant a au moins gagné un badge en remplissant les mains des laboratoires dans le scénario de référence: Les données, ML et AI et / ou le GCP Essentials Quêtes avant de commencer. expérience de laboratoire supplémentaire de traitement des données scientifiques et l'apprentissage machine API quêtes sera utile.

Quest Outline

Atelier pratique

Créer un pipeline de transformation de données avec Cloud Dataprep

Cloud Dataprep by Trifacta est un service intelligent, qui permet de visualiser, de nettoyer et de préparer des données structurées et non structurées à des fins d'analyse. Dans cet atelier, vous allez découvrir l'interface utilisateur de Cloud Dataprep afin de créer un pipeline de transformation de données.

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Atelier pratique

Exécuter un pipeline de traitement de texte Big Data dans Cloud Dataflow

Dans cet atelier, vous allez utiliser Google Cloud Dataflow pour créer un projet Maven à l'aide du SDK Cloud Dataflow et exécuter un pipeline distribué permettant de compter des mots via la console Google Cloud Platform.

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Atelier pratique

Créer un pipeline d'analyse de données IoT sur Google Cloud Platform

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment connecter et gérer des appareils à l'aide de Cloud IoT Core, comment ingérer le flux d'informations à l'aide de Cloud Pub/Sub, comment traiter les données IdO à l'aide de Cloud Dataflow et comment utiliser BigQuery afin d'analyser les données IoT. Pour en savoir plus, regardez cette courte vidéo : Easily Build an IoT Analytics Pipeline.

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Atelier pratique

Diffuser un flux IoT Kafka dans Google Cloud Pub/Sub

Dans cet atelier, vous allez créer une instance de Confluent Kafka pour communiquer avec Google Cloud Pub/Sub à l'aide de sources et de récepteurs.

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Atelier pratique

Traitement ETL sur GCP à l'aide de Dataflow et de BigQuery

Dans cet atelier, vous allez concevoir plusieurs pipelines de données afin d'ingérer celles d'un ensemble de données public dans BigQuery.

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Atelier pratique

Prédire les achats des visiteurs avec un modèle de classification dans BQML

Dans cet atelier, vous allez exécuter, sur un nouvel ensemble de données d'e-commerce, des requêtes couramment utilisées par les entreprises pour en savoir plus sur les comportements d'achat de leurs clients.

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Atelier pratique

Prédire le prix d'une course en taxi à l'aide d'un modèle de prévision BigQuery ML (apprentissage automatique)

Dans cet atelier, vous allez analyser des millions de courses effectuées par les taxis jaunes de New York, à partir d'un ensemble de données public BigQuery. Vous allez ensuite créer un modèle de ML dans BigQuery afin de prédire le prix de la course, et en évaluer les performances en termes de prédiction.

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Atelier pratique

Prédire le prix des logements avec Tensorflow et Cloud ML Engine

Dans cet atelier, vous allez créer une solution de machine learning complète à l'aide de Tensorflow et de Cloud ML Engine, et tirer parti du cloud pour effectuer des tâches d'entraînement distribué et de prédiction en ligne.

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